IA generativa: todo lo que necesitas saber sobre la tecnología detrás de chatbots como ChatGPT

Te des cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Está detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen a medida que te desplazas. Ahora asume una personalidad más pública. Piense en Meta AI, ahora integrada en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; O Gemini de Google, que se ejecuta en segundo plano en todas las plataformas de la empresa; O Apple Intelligence, que se está implementando ahora en los iPhones.

La inteligencia artificial tiene una larga historia que se remonta a una conferencia en Dartmouth en 1956, donde se discutió por primera vez la IA como una cosa. Los hitos en el camino incluyen ELIZA, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el científico informático del MIT Joseph Weizenbaum, y —avanzando 40 años— cuando la función de autocompletar de Google debutó en 2004.

Luego llegó el 2022 y El ascenso de ChatGPT a la fama. Los desarrollos de IA generativa y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluido Google Bard (ahora Gemini), copiloto de microsoft,yIBM Watsonx.ai Los modelos de llama son de código abierto desde Meta.

Analicemos de qué se trata. inteligencia artificial generativa, en qué se diferencia de la IA “normal” y si la IA generativa puede estar a la altura de las expectativas.

La IA generativa en pocas palabras

La IA generativa se refiere esencialmente a los sistemas de IA diseñados para producir contenido nuevo basado en los patrones y datos que han aprendido. En lugar de simplemente analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan resultados creativos como texto, imágenes, música, vídeos y código de software.

Algunas de las herramientas de IA generativa más populares del mercado incluyen:

• ChatGPT
• Losa
• Midjourney
• luciérnaga de adobe
• Claude
• Difusión estable

Entre las capacidades más notables de la IA generativa, ChatGPT puede crear conversaciones o artículos similares a los humanos a partir de unas pocas indicaciones simples. Mientras que Dall-E y Midjourney crean ilustraciones detalladas a partir de una breve descripción, Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.

IA no generativa: análisis y predicciones avanzados

No toda la IA es generativa. Mientras que la IA generativa (Gen AI) se centra en la creación de contenido nuevo, la IA tradicional se destaca en el análisis de datos y la realización de predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se utiliza en soluciones innovadoras en áreas como:

• Ciencia
• El secreto está en ti
• pronóstico del tiempo
• Detección de fraude
• Análisis financiero para pronósticos e informes

La IA que derrotó a los campeones humanos en Ajedrez Y el juego de Go no era una IA generativa.

Puede que estos sistemas no sean tan llamativos como la IA generativa, pero la IA clásica representa una gran parte de la tecnología de la que dependemos a diario.

 

¿Cómo funciona la IA generativa?

Detrás de la magia de la IA generativa se esconden grandes modelos de lenguaje y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están entrenados con cantidades masivas de datos, como bibliotecas enteras de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos recopilados de Internet.

Los desarrolladores de IA, desde los gigantes tecnológicos hasta las empresas emergentes, son muy conscientes de que la calidad de la IA depende de la calidad de los datos que se le suministran. Si se alimenta con datos de mala calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Esto es algo de lo que no se han librado ni siquiera los actores más importantes del sector, como Google.

La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le pide, aplica este conocimiento para crear algo nuevo. Por ejemplo, si le pides a una herramienta de IA generativa que escriba un poema sobre el océano, no se limita a extraer versos preescritos de una base de datos. En lugar de ello, utiliza lo que ha aprendido sobre poesía, contexto y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.

Es impresionante, pero no perfecto. A veces, los resultados pueden parecer un poco inexactos. La IA podría malinterpretar tu solicitud o volverse demasiado creativa en formas que no esperabas. Él puede presentar con total seguridad información completamente falsa, y será su responsabilidad verificar los hechos. Estas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, es parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante a la vez.

Las capacidades de la IA generativa están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. El resultado es la llamada IA ​​multimodal, que puede integrar una variedad de texto, imágenes, vídeos y voz en un único marco, proporcionando respuestas más precisas y contextualmente relevantes. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo de esto, al igual que el proyecto Astra de Google.

 

Desafíos de la Inteligencia Artificial Generativa

No faltan herramientas de IA generativa disponibles, cada una con su propio enfoque único. Estas herramientas han estimulado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas, además de prejuicios y alucinaciones, como, por ejemplo, ¿quién posee los derechos del contenido generado por la IA? ¿O qué materiales están disponibles o prohibidos para que las empresas de IA los utilicen para entrenar sus modelos de lenguaje? Véase, por ejemplo, La demanda del New York Times contra OpenAI y Microsoft. Estas cuestiones legales relacionadas con los derechos de propiedad intelectual definen el futuro del uso de datos para entrenar modelos de IA.

Otras preocupaciones –y no son asuntos menores– incluyen la privacidad y la rendición de cuentas en la IA, y las falsificaciones profundas generadas por la IA y su potencial impacto en el empleo.

Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame y coeditor de Transacciones ACM en aprendizaje automático probabilísticoEscritura, animación, fotografía, ilustración y diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden gestionar todo esto con sorprendente facilidad. Pero eso no significa que estos roles desaparecerán. Simplemente significa que los creativos necesitarán mejorar sus habilidades y usar estas herramientas para ampliar su trabajo.

También ofrece una vía para quienes carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no sabe dibujar, pero que puede describirla mediante una consigna. Así que no, no creo que vaya a perturbar la industria creativa. Esperemos que sea más una cocreación o un complemento, no un reemplazo.

Otro problema es el impacto ambiental, ya que entrenar modelos de IA de gran tamaño consume mucha energía, lo que genera grandes huellas de carbono. El rápido aumento de la IA generativa en los últimos dos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están haciendo Regulaciones crecientes sobre IA Para garantizar un desarrollo responsable y ético, en particular Derecho de la Inteligencia Artificial A la Unión Europea.

 

Recepción de la inteligencia artificial generativa

Muchas personas han interactuado con chatbots en atención al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están a punto de convertirse en herramientas poderosas para la IA generativa. Todo esto, más ChatGPT, Cloud y otras herramientas nuevas, pone la IA a tu alcance. La reacción del público a la IA generativa ha sido mixta. Muchos usuarios disfrutan de la comodidad y creatividad que ofrece, especialmente en cosas como asistencia en la escritura, creación de imágenes, apoyo con las tareas y productividad.

Mientras tanto, en Encuesta global sobre inteligencia artificial de McKinsey 2024El 65% de los encuestados afirmó que sus organizaciones utilizan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra informada hace apenas 10 meses. Industrias como la salud y las finanzas están utilizando IA generativa para optimizar los procesos comerciales y automatizar las tareas rutinarias.

Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial uso indebido de datos personales. Estos son los más importantes Críticas a la resistencia a aceptar la IA generativa.

Las personas que utilizan herramientas de IA generativa también descubrirán que los resultados no son lo suficientemente buenos la mayor parte del tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando IA generativa, ya sean artículos, imágenes o música.

La IA ha secuestrado ciertas frases que siempre uso, por lo que a menudo tengo que autocorregir mi escritura porque puede sonar como IA. Muchos artículos escritos por IA contienen frases como “en la era de”, o que todo es “un testimonio de” o “un tejido de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que conlleva el ser humano y vivir la vida. Como explicó un artista: Quora“Lo que crea la IA no es lo mismo que el arte que se desarrolla a partir de una idea en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión del corazón humano”.

 

IA generativa: vida cotidiana

La IA generativa no es sólo para técnicos o creativos. Una vez que domines el arte de dar instrucciones, tendrá la capacidad de realizar muchas de las tareas por ti en una variedad de tareas diarias.

Supongamos que planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, puede pedirle a un chatbot que planifique su ruta. En cuestión de segundos, tendrás un plan detallado adaptado a tus preferencias. (Esta es la situación ideal, pero por favor verifique siempre los hechos que presenta.)

El propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero no cuenta con un equipo de diseño puede usar IA generativa para crear imágenes atractivas e incluso pedirle que sugiera textos publicitarios. La IA generativa puede ayudar a generar ideas creativas para campañas de marketing.

La IA generativa está aquí para demostrar su valía.

El mundo de la tecnología no había visto un avance tan grande desde la llegada de Internet y, más tarde, del iPhone. A pesar de los desafíos que enfrenta la IA generativa, representa una transformación innegable. Facilita la creatividad, ayuda a las empresas a optimizar el flujo de trabajo e incluso inspira formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.

Pero quizás lo más emocionante es su enorme potencial, y apenas estamos empezando a explorar lo que estas herramientas pueden hacer. La IA generativa es el futuro de la innovación.

الأسئلة الشائعة (Preguntas frecuentes)

¿Cuál es un ejemplo de IA generativa?

ChatGPT es quizás el ejemplo más popular de IA generativa. Le das una indicación y puede generar texto e imágenes; y escribir código; y responder preguntas; Resumir textos; redacción de correos electrónicos; Y mucho más. ChatGPT es una plataforma líder en el campo de la inteligencia artificial generativa, que ofrece capacidades avanzadas en procesamiento del lenguaje natural y creación de contenido.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial generativa?

La IA generativa crea contenido nuevo, como texto, imágenes y música, mientras que la IA tradicional analiza datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas). La IA generativa es un desarrollo cualitativo que se centra en la producción de contenido creativo, mientras que la IA tradicional se centra en el análisis y la predicción basados ​​en los datos disponibles.